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로또러쉬 분석 엔진 프로세스

  • 1

    전이행렬 구성

    최근 20년 당첨 번호를 전이행렬로 모델링
  • 2

    몬테카를로 반복

    최근 20년 당첨 번호를 전이행렬로 모델링
  • 3

    출현 가능성 추정

    각 번호별 출현 빈도를 집계하여 확율 점수로 변환
  • 4

    그룹핑 · 구조 선택

    확률 그룹핑 및 구조 규칙을 작용해 최적의 조합 구조 선택

로또러쉬 스코어 계산식

Score(X) = Σ {(0.45fₖ) + (0.25cₖ) + (0.15dₖ) + (0.10sₖ) + B(X) + D(X) - Penalty(X)}
fₖ : 빈도도 cₖ : 연속성 dₖ : 고립정도 sₖ : 고름활성도 B(X) : 보너스 점수 D(X) : 다양성 보정 Penalty(X) : 패널티

전이행렬

직전 회차 상태를 기준으로 다음 회차로의 전이확률울 계산합니다.
전이행렬 표

몬테카를로 시뮬레이션

전이확률을 기반으로 수 백만 회 반복 시뮬레이션을 수행합니다.
시뮬레이션 반복 차트

확률 그룹핑

확률 점수를 기반으로 번호를 3단계 그롭으로 분류합니다.
  • 상위 그룹

    상위 20%
    높은 확률
  • 중간 그룹

    상위 20%
    높은 확률
  • 탐색 그룹

    상위 20%
    높은 확률

범례

상위 그룹 (Top 20%)
중간 그룹 (20%~60%)
탐색 그룹 (Low 40%)

MCMC 엔진이 보는 핵심 분석 지표

  • 빈도 분석 최근 20회 출현 빈도 반영
    반복 출현 패턴을 분석하여 기본 확률에 가중치를 부여합니다.
  • 최근성 분석 직전 회차 이후 경과 회차 반영
    오래 출현하지 않은 번호에 가중치를 적용하여 보정합니다.
  • 간격 분석 번호 간 간격 패턴 분석
    번호 간 거리 및 간격 분포를 분석하여 상관성을 반영합니다
  • 균형 분석 홀짝/고저/합계 균형 점검
    통계적 균형 규칙을 적용하여 안정적인 조합 구성을 지원합니다.

추천 조합 생성 프로세스

01
데이터 수집
과거 회차 데이터를 수집 및 정제
02
전이확률 계산
전이행렬을 생성하여 전이확률 계산
03
MCMC 반복 추출
수백만 회 반복으로 출현 시뮬레이션 실행
04
확률 점수화
번호별 출현 확률을 점수로 변환
05
필터링
규칙 기반 필터링 및 구조 제약 적용
06
최종 추천 조합
최적 점수 조합을 최종 추천
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